基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法研究

摘要：

多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究;极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多目标EO算法的研究却十分有限;将采用Pareto优化的基本原理引入到极值优化算法中,提出一种求解连续多目标优化问题的基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法;通过对6个国际公认的连续多目标优化测试函数的仿真实验结果表明:文章提出算法相比NSGA-Ⅱ、PAES、SPEA和SPEA2等经典多目标优化算法在收敛性和分布性方面均具有优势.

关键词：多目标优化、进化算法、极值优化、多点非均匀变异

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51207112;浙江省自然科学基金LY16F030011;国网浙江省电力公司群众性创新项目5211W617000M

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：147-151,157